基于遗传算法和贝叶斯网络综合的建筑施工安全评价研究

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建筑业一直是我国的重要产业,近年来,随着我国经济建设的发展,建筑业也在不断地壮大,建筑行业施工安全问题一直是困扰国内从业人员和学者的难题。我国建筑施工安全事故频发,给社会和个人造成了很多不可挽回的损失,是人们一直关注的焦点问题。我国政府和建筑施工单位都制定了很多的安全事故应对政策和措施,但还是不能有效的遏制住安全事故的发生。这就需要我们对安全事故以及施工现场状况进行充分的研究和分析,实时监控施工项目安全状况,从而制定相应的预防措施,从源头上制止安全事故的发生。本论文在分析施工安全事故的基础上,建立建筑施工安全评价指标体系,利用BIM技术对建筑施工项目进行实时监控,搜集各影响因素的数据。通过数据分析处理与建模研究,得出建筑施工安全评价模型,并将其应用于施工项目的安全状况评价,找出施工安全管理的薄弱环节,为建筑施工安全管理提供借鉴。主要研究工作如下:(1)建筑施工安全评价指标体系研究。借助2017年建筑施工安全事故报告和文献研究,得出建筑施工安全评价指标体系,并对指标体系中各影响因素的内涵进行了分析。(2)在建筑施工安全评价中进行基于遗传算法的属性约简研究。应用BIM技术,搜集西安市10个施工项目的现场实时监控数据,并使用遗传算法进行数据分析与处理,对建筑施工安全影响因素进行筛选,最终从29个影响因素中筛选出20个最具有代表性的关键影响因素。(3)在建筑施工安全评价中进行基于贝叶斯网络的建模研究。使用贝叶斯网络进行结构和参数学习,最终建立建筑施工安全评价模型,并将该模型应用于郑州市某BIM施工项目进行施工安全评价,得出该施工项目处于不同安全等级的概率依次为0.028、0.203、0.495、0.228和0.046,处于基本安全的状态。(4)对郑州市某BIM施工项目进行敏感性分析。得出郑州市某BIM施工项目的敏感性因素为:施工危险性(C1)、连续作业时间(C6)、防护措施(C14)、材料危险度(C17)、维修保养次数(C23)、施工方法(C24)。
摘要第3-5页
abstract第5-6页
1 绪论第10-20页
    1.1 研究背景、目的和意义第10-13页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究目的第11-12页
        1.1.3 研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.1 国外建筑施工安全评价研究现状第13-14页
        1.2.2 国内建筑施工安全评价研究现状第14-15页
    1.3 主要研究内容、思路与技术路线第15-20页
        1.3.1 主要研究内容第15页
        1.3.2 研究思路第15-17页
        1.3.3 技术路线第17-20页
2 相关知识基础第20-26页
    2.1 BIM技术第20-22页
        2.1.1 BIM定义及发展第20页
        2.1.2 BIM技术国内外应用现状第20-22页
    2.2 遗传算法第22-24页
        2.2.1 遗传算法的定义及特点第22-23页
        2.2.2 遗传算法的国内外应用现状第23-24页
    2.3 贝叶斯网络第24-26页
        2.3.1 贝叶斯网络的定义及特点第24-25页
        2.3.2 贝叶斯网络的国内外应用现状第25-26页
3 建筑施工安全评价指标的分析构建研究第26-40页
    3.1 建筑施工安全评价的界定第26-28页
        3.1.1 安全评价的定义和内涵第26页
        3.1.2 安全评价的目的第26-27页
        3.1.3 安全评价的特点第27-28页
    3.2 建筑施工安全评价指标体系的建立第28-40页
        3.2.1 安全评价指标体系建立的基本原则第28-29页
        3.2.2 建筑施工安全评价指标体系的构建第29-31页
        3.2.3 建筑施工安全评价指标的内涵第31-40页
4 建筑施工安全评价中基于遗传算法的属性约简研究第40-52页
    4.1 评价模型架构第40-43页
        4.1.1 评价模型架构的原则第40页
        4.1.2 评价模型架构的内容及特点第40-43页
    4.2 建筑施工安全影响因素离散化第43-46页
        4.2.1 建筑施工安全影响因素分析第43-44页
        4.2.2 基于数据分析的影响因素离散化第44-46页
    4.3 基于遗传算法的属性约简第46-52页
        4.3.1 遗传算法染色体编码第47-48页
        4.3.2 产生初始群种第48页
        4.3.3 计算适应度第48-49页
        4.3.4 选择操作第49页
        4.3.5 交叉和变异第49-50页
        4.3.6 优化结果输出第50-52页
5 建筑施工安全评价中基于贝叶斯网络的建模研究第52-58页
    5.1 贝叶斯网络模型构建第52页
    5.2 贝叶斯网络参数学习第52-56页
        5.2.1 统计建筑施工安全事故第52-53页
        5.2.2 确定各节点之间的相对权重第53-54页
        5.2.3 不同状态子节点的条件概率分布第54-56页
    5.3 基于贝叶斯网络模型的决策支持模块第56-58页
        5.3.1 事前风险等级预测第56-57页
        5.3.2 事故关键致险因子识别第57-58页
6 综合方法及实例研究第58-64页
    6.1 工程背景第58页
    6.2 综合方法安全评价推理第58-64页
        6.2.1 综合方法推理过程第58-59页
        6.2.2 事前风险等级预测第59-61页
        6.2.3 致险因子敏感性分析第61-64页
7 结论与展望第64-66页
    7.1 结论第64页
    7.2 展望第64-66页
参考文献第66-72页
硕士生期间主要工作第72-74页
致谢第74页
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